Информационные технологии экспертных систем и их основные компоненты

Реферат

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: «это», «имеет частью», «принадлежит», «любит».

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

1. Класс — элемент класса;

2. Свойство — значение;

3. Пример элемента класса., Выделяют несколько классификаций семантических сетей:

— по количеству типов отношений (однородные – с единственным типом отношений; неоднородные – с различными типами отношений);

— по типам отношений (бинарные – в которых отношения связывают два объекта; n-арные – отношения, связывающие более двух понятий).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

  • связи типа «часть-целое»;
  • функциональные связи;
  • количественные;

— временные;

— атрибутные связи;

— логические связи.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Основное преимущество этой модели – в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели – сложность поиска вывода на семантической сети.

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа.

Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы — экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.

Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

12 стр., 5920 слов

Этапы создания глобальной интеллектуальной сети

... шару и при крайне низких ценах (по сравнению со стоимостью телефонной связи). Если ранее сеть использовалась исключительно в качестве среды передачи файлов и сообщений электронной почты, ... Компании соблазняют быстрота, дешевая глобальная связь, удобство для проведения совместных работ, доступные программы, уникальная база данных сети Internet. Они рассматривают глобальную сеть как дополнение к своим ...

— фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

— фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

— фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

— фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

В представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских «игрушечных» системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения.

Модели знаний – продукционная, фреймовая, семантических сетей – обладают практически равными возможностями представления знаний. Дополнительно каждая модель знаний обладает следующими свойствами:

— продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода;

— фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;

— модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка[4].

2. Основные компоненты информационных технологий экспертных систем

Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы[4].

Рис.1 Основные компоненты информационной технологии экспертных систем

Рассмотрим более подробно данные компоненты.

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи экспертной системы.

Инженер по знаниям – специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли посредника между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с экспертной системой как на стадии ввода информации и команд, так и при получении выходной информации, т.е. менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее.

Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным.

8 стр., 3686 слов

Роль и значение экспертно — криминалистических служб РФ в уголовном ...

... Министерства юстиции Российской Федерации» и «Перечень экспертных специальностей, по которым предоставляется право самостоятельного производства ... существенный вред. Теряется оперативность применения специальных знаний, определяющая зачастую весь успех раскрытия и ... Федерации. В Российском федеральном центре судебных экспертиз (РФЦСЭ), региональных центрах судебной экспертизы (РЦСЭ), лабораториях ...

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения.

Различают два вида объяснений:

  • объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

  • объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено.

Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

База знаний – совокупность знаний предметной области, реализованная на основе выбранной модели представления знаний и записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Таким образом, база знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов.

Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся [4]:

— логические;

— продукционные;

— фреймовые;

— семантические сети.

Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний.

Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом).

Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных.

Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели.

4 стр., 1935 слов

Экспертные системы

... опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Затронув тему экспертных систем, через их ... компоненты В отличие от систем традиционного программирования, в ЭС можно выделить три основных компонента систем обработки знаний: база знаний (описание ... математические модели. Чем отличается база знаний от базы данных? В базе данных элементы представляют собой не ...

Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют три подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования, среды программирования и оболочек экспертных систем.

К числу инструментальных средств программирования относятся языки обработки символьной информации, наиболее известными из которых являются Пролог и ЛИСП. Пролог — язык высокого уровня, ориентированный на использование методов математической логики.

Основной особенностью Пролога, отличающей его от всех других языков, является декларативный характер написанных на нем программ. Языки программирования ЛИСП и Пролог имеют встроенные механизмы для манипулирования знаниями.

Для разработки экспертных систем используются также языки программирования общего назначения: Си, Паскаль, Фортран и др. Общим недостатком языков программирования для создания экспертных систем являются:

— большое время разработки готовой системы;

— необходимость привлечения высококвалифицированных программистов;

— трудности модификации готовой системы.

Среды программирования позволяют разработчику не программировать некоторые или все компоненты экспертной системы, а выбирать их из заранее составленного набора[2].

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.

Однако необходимо, чтобы управляющие стратегии, вложенные в процедуры вывода, а также принятая модель представления знаний подходили для данного приложения. Это затрудняет выбор подходящей оболочки экспертной системы и ее применение. Кроме того, уже в процессе создания прикладной системы может выясниться, что возможности, заложенные в используемом инструментальном средстве, не позволяют реализовать необходимые процедуры вывода и представления знаний, требующиеся для успешной работы системы [5].

Заключение

Информационные технологии прочно вошли в нашу жизнь. Применение ЭВМ стало обыденным делом, хотя совсем ещё недавно рабочее место, оборудованное компьютером, было большой редкостью. Информационные технологии открыли новые возможности для работы и отдыха, позволили во многом облегчить труд человека.

14 стр., 6842 слов

Технология разработки экспертной системы. Выбор подходящей проблемы ...

... стороны, знания в области математической логики и методов представления знаний, с другой - знания возможности ЭВМ, из программного обеспечения, в частности, языков и систем программирования. ... в сущность экспертных систем. 1.1. История развития экспертных систем. Наиболее известные ЭС, разработанные в 60-70-х годах, стали в своих областях уже классическими. По происхождению, предметным областям ...

Информационная технология — это процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления.